TensorFlow保存模型代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import graph_util
var1 = tf.Variable(1.0, dtype=tf.float32, name='v1')
var2 = tf.Variable(2.0, dtype=tf.float32, name='v2')
var3 = tf.Variable(2.0, dtype=tf.float32, name='v3')
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=None, name='x')
x2 = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=None, name='x2')
addop = tf.add(x, x2, name='add')
addop2 = tf.add(var1, var2, name='add2')
addop3 = tf.add(var3, var2, name='add3')
initop = tf.global_variables_initializer()
model_path = './Test/model.pb'
with tf.Session() as sess:
  sess.run(initop)
  print(sess.run(addop, feed_dict={x: 12, x2: 23}))
  output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['add', 'add2', 'add3'])
  # 将计算图写入到模型文件中
  model_f = tf.gfile.FastGFile(model_path, mode="wb")
  model_f.write(output_graph_def.SerializeToString())

读取模型代码

import tensorflow as tf
with tf.Session() as sess:
  model_f = tf.gfile.FastGFile("./Test/model.pb", mode='rb')
  graph_def = tf.GraphDef()
  graph_def.ParseFromString(model_f.read())
  c = tf.import_graph_def(graph_def, return_elements=["add2:0"])
  c2 = tf.import_graph_def(graph_def, return_elements=["add3:0"])
  x, x2, c3 = tf.import_graph_def(graph_def, return_elements=["x:0", "x2:0", "add:0"])

  print(sess.run(c))
  print(sess.run(c2))
  print(sess.run(c3, feed_dict={x: 23, x2: 2}))

以上这篇TensorFlow实现保存训练模型为pd文件并恢复就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
TensorFlow,训练模型,pd文件,恢复

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。